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針對深度強化學習中卷積神經網絡（CNN）層數過深導致的梯度消失問題，提出一種將密集連接卷積網絡應用于強化學習的方法。首先，利用密集連接卷積網絡中的跨層連接結構進行圖像特征的有效提取；然后，在密集連接卷積網絡中加入權重系數，加權密集連接卷積網絡中的每一層都接收到前面幾層產生的所有特征圖，且之前所有層在跨層連接中被賦予不同的初始權重；最后，在訓練中動態調整每層的權重，從而更加有效地提取特征。與常規深度強化學習方法相比，在GridWorld仿真實驗中，在相同訓練步數內的平均獎勵值提升了85. 67qo；在FlappyBird仿真中，平均獎勵值提升了55. 050/0。實驗結果表明所提方法能在不同難度的游戲仿真實驗中獲得更好的性能。
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